Comment faut-il traiter la journée expérimentale dans un plan personnalisé : bloc fixe ou bloc aléatoire ?Je prévois de créer un plan d'expériences (DOE) à l'aide d' un plan personnalisé. avec 5 facteurs et 40 essais expérimentaux .
En raison de contraintes opérationnelles, je ne peux pas effectuer Jusqu'à 20 exécutions par jour , l'expérience sera donc menée sur une période de plusieurs mois. 2 jours .
Dans cette situation, comment devrait journée expérimentale doivent être prises en compte dans la conception et l'analyse ?
- La journée expérimentale devrait-elle être modélisée comme une bloc fixe ou un bloc aléatoire ?
- Je suppose qu'il y a Il n'y a pas d'intérêt scientifique à la différence entre les jours , et idéalement, la variation quotidienne devrait être considérée comme un simple désagrément.
- De plus, j'aimerais utiliser le modèle résultant pour les prédictions futures , où je spécifie uniquement les 5 facteurs expérimentaux et Ne conditionnez pas les prédictions à un jour expérimental spécifique .
Compte tenu de ces objectifs, serait-il approprié de :
- inclure la journée expérimentale comme facteur de bloc aléatoire dans la conception personnalisée, et
- analyser les données à l'aide d'un modèle à effets mixtes dans JMP ?
Je vous serais reconnaissant de me conseiller sur les meilleures pratiques recommandées dans JMP pour ce type de situation.
Conception des expériencesRe: Comment traiter la journée expérimentale dans un plan personnalisé : bloc fixe ou bloc aléatoire ?Le facteur « jour » est un effet aléatoire ; dans un plan d’expériences personnalisé, vous pouvez assigner chaque jour à un « bloc aléatoire » composé de sous-parcelles présentant différents effets fixes, dans un ordre aléatoire. Pour l’analyse et la modélisation, le « jour » est traité comme un effet aléatoire à l’aide de la méthode REML.
Re: Comment traiter la journée expérimentale dans un plan personnalisé : bloc fixe ou bloc aléatoire ?Salut @CoverGazelle271 ,
Bienvenue dans la communauté !
Le choix d'effets fixes ou aléatoires est déterminé lors de la conception du modèle et avant l'analyse, selon la manière dont on considère les facteurs suivants :
- Si ce facteur peut modifier la moyenne de la réponse et peut être modifié/reproduit de manière reproductible, alors il peut être considéré comme un effet fixe.
- Si ce facteur doit être pris en compte pour expliquer la variance de la réponse (variabilité différente de la réponse selon les opérateurs, les équipements, les jours, etc.), et ne représente qu'un sous-ensemble/échantillon des valeurs possibles d'une population, alors ce facteur peut être considéré comme un effet aléatoire.
Dans votre cas, et compte tenu de votre objectif de prédiction indépendamment du jour, je considérerais ce facteur comme aléatoire.
Vous utiliseriez alors un modèle mixte l pour l'analyse.
Notez que vous pouvez visualiser les résultats avant de les analyser. Les expériences étant réparties de manière homogène sur les deux jours (blocs aléatoires), vous pouvez vérifier visuellement l'absence de différence significative entre les moyennes et les variances des réponses observées sur les deux jours. Une visualisation simple, avec le jour en abscisse et la réponse en ordonnée, vous permet de vérifier si les moyennes et les variances des réponses diffèrent sensiblement entre les deux jours (à l'aide de diagrammes en boîte et de statistiques descriptives, par exemple).
J'espère que cette réponse vous aidera.
